Agentic RAG(エージェンティックラグ)とは

Agentic RAGとは、RAG（検索拡張生成）に自律的に動くAIエージェントを組み込み、検索の進め方そのものをAIに判断させる仕組みのことです。特定企業の製品名ではなく、2024年から2025年にかけて広まった設計の考え方を指します。

「検索→生成」の一本道を、状況に応じて変える

ふつうのRAGは、質問が来たらまず資料を検索し、その結果をもとに答える、という決まった一本道で動きます。Agentic RAGでは、ここにAIエージェントが入り、そもそも検索が要るかを自分で見極め、どの情報源を使うか選び、検索の言葉を言い換え、結果が不十分なら調べ直してから答えるという、状況に応じた進め方への転換です。

たとえば「最新の市況はWeb検索で、社内実績は社内データベースで調べ、必要なら計算もして、足りなければ調べ直す」といった段取りを、人が指示しなくてもAIがこなします。簡単な質問にはそのまま答え、難しい質問には手数をかける、という賢い使い分け。

どんな業務に効くか

単純な社内文書の検索を超えて、複数の情報源と複数の手順がからむ調査・問い合わせ対応・レポート作成に向いています。これまで人が頭の中で組み立てていた段取りを、AIエージェントが肩代わりする点が値打ちです。

Agentic RAGに関するよくある質問

Agentic RAGでは、強いAIモデルを使うより何が効くのですか？

「賢いモデル」より「やり方」が効く場合があります。AI研究者アンドリュー・ング氏の実験では、能力が下とされるGPT-3.5に「試す→自分で見直す→直す」という反復を組ませると、あるプログラミング試験で正解率が約95%に達し、工夫せず一発で答えたGPT-4の約67%を上回りました。自律型（Agentic）の本質を示す例です。

ふつうのRAGと何が違うのですか？

ふつうのRAGは「質問が来たら検索して答える」決まった一本道で動きます。Agentic RAGは、そもそも検索が要るかを見極め、情報源を選び、検索語を言い換え、結果が不十分なら調べ直す、という状況に応じた進め方ができます。

Agentic RAGはどんな業務に向いていますか？

単純な社内文書の検索を超えて、複数の情報源と複数の手順がからむ調査・問い合わせ対応・レポート作成に向いています。人が頭の中で組み立てていた段取りを、AIエージェントが肩代わりします。